Folleto-modelado-terminos-consumo

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UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PANAMÁ 
FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA 
DEPARTAMENTO DE ENERGÍA Y AMBIENTE 
Folleto: 
Comportamiento del ocupante y su modelado en términos del 
consumo de energía en edificaciones 
Docente: Dafni Yeniveth Mora Guerra 
PANAMÁ, 2021 
Esta foto de Autor desconocido está bajo licencia CC BY-SA-NC 
Mora, Dafni, 2022
©2022, Folleto del Comportamiento del ocupante y su modelado en términos del 
consumo de energía en edificaciones por Mora, Dafni. 
Universidad Tecnológica de Panamá (UTP). 
Obra bajo Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 
Internacional. Para ver esta licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-
sa/4.0/
Fuente del documento ,Repositorios Institucional UTP-Ridda2 
https://ridda2.utp.ac.pa/handle/123456789/13486 
http://www.ruthtrumpold.id.au/destech/?page_id=900
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
https://ridda2.utp.ac.pa/handle/123456789/13486
Contenido 
 
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CONTENIDO 
INTRODUCCIÓN ........................................................................................................ 3 
1. ANTECEDENTES DEL SECTOR ENERGÉTICO EN PANAMÁ ..................... 4 
1.1 Códigos de Eficiencia de Construcción .................................................... 6 
2. COMPORTAMIENTO DEL OCUPANTE EN EDIFICIOS ................................ 9 
2.1 Contexto General ....................................................................................... 9 
2.2 Definición del Comportamiento del Ocupante ........................................ 10 
2.3 Comportamiento del ocupante y el consumo de energía ......................... 11 
2.3.1 Comportamiento de los ocupantes en edificaciones energéticamente 
mejoradas. Efecto Rebote ........................................................................ 15 
2.4 Uso de energía en edificios residenciales ................................................ 15 
2.5 Uso de energía en edificios comerciales /oficinas .................................. 19 
2.6 Confort Térmico y el Comportamiento del Ocupante ............................. 21 
3. SIMULACIÓN ENERGÉTICA EN EDIFICACIONES ..................................... 27 
4. MODELADO DEL COMPORTAMIENTO DEL OCUPANTE ........................ 35 
4.1 Niveles del modelado .............................................................................. 37 
4.2 Edificios residenciales ............................................................................. 38 
4.3 Edificios comerciales/oficinas ................................................................. 38 
5. CONCLUSIONES ............................................................................................... 40 
Agradecimientos ......................................................................................................... 41 
BIBLIOGRAFÍA ........................................................................................................ 42 
 
Introducción 
 
INTRODUCCIÓN 
Panamá, parte de América Central, es un país en vías de desarrollo y con una economía 
emergente, en donde es relevante el estudio del consumo energético. Mejorar el 
rendimiento energético de los edificios es un objetivo importante para lograr una 
sociedad más sostenible. 
Un desafío importante para mejorar el rendimiento energético es conocer el impacto 
del comportamiento del ocupante en las edificaciones. Existen diferentes variables que 
pueden influir en el consumo de energía de un país tropical como Panamá. Dichas 
variables pueden ser las diferentes estaciones, el tipo de vivienda, métodos de 
construcción, el uso de diferentes aparatos electrónicos como los aires acondicionados, 
neveras, lavadoras, entre otros. 
El estudio del comportamiento del ocupante (en inglés conocida como Occupant 
Behavior o por sus siglas OB) y el consumo de energía en edificaciones es un tema 
que se está estudiando en las últimas décadas y es un tema de tendencia a nivel 
mundial. Estudiado por importantes grupos de investigación y proyectos que incluyen 
a la Agencia Internacional de Energía (en inglés conocida como International Energy 
Agency o por sus siglas IEA) y el programa de energía en los edificios y comunidades 
(en inglés conocido como Energy in Buildings and Communities Programme, EBC). 
Se han realizado en la última década importantes avances a nivel de país para mitigar 
los efectos del cambio climático y en donde las edificaciones juegan un papel 
importante en las emisiones globales de gases de efecto invernadero. Sin embargo, 
aún queda un largo camino y que definirá el que Panamá pueda cumplir con la meta 
2030 en la reducción de las emisiones y otros compromisos adquiridos en el Acuerdo 
de Paris. 
Este documento aborda la influencia del comportamiento del ocupante en el consumo 
de energía incluyendo los siguientes aspectos en sus cuatro capítulos: inicia con 
algunos antecedentes del sector energético en Panamá y las iniciativas implementadas 
en la última década, luego en el capítulo dos se aborda la definición del OB en este 
tipo de investigaciones, en el capítulo tres la simulación y finalmente se desarrolla el 
tema del modelado. 
 
Capítulo 1: Antecedentes del sector energético en Panamá 
1. ANTECEDENTES DEL SECTOR ENERGÉTICO EN 
PANAMÁ 
En la República de Panamá, la demanda de energía se divide en cuatro sectores según 
el tipo de actividad a la que se dedique cada cliente: residencial, comercial, 
gubernamental e industrial. Considerando esta clasificación, en 2019, la mayor 
concentración de clientes se dio en el sector residencial, con el 90% del total. La 
provincia con mayor concentración de clientes es Panamá, con el 59% del total de 
clientes del país [1]. 
Las ciudades son responsables de más de dos tercios de la demanda total energética y 
Panamá no se escapa a esta realidad, en donde, con una población de 4.1 millones al 
año 2016, más del 75% de los panameños habita en áreas urbanas y la mitad habita en 
la ciudad de Panamá. La República de Panamá tiene un territorio de 75,845 km² 
y clima monzónico o subecuatorial y la ciudad de Panamá tiene un territorio de 9166 
km2. 
El consumo del sector residencial representa más del 30% de la demanda de energía 
eléctrica y el aumento en la población representará un aumento en la cantidad de 
hogares que consumirán más energía [2], de allí la importancia de continuar aportando 
soluciones que permitan mejorar la eficiencia energética de las edificaciones nuevas y 
de las existentes (sujetas a remodelaciones). 
En la última década se han realizado importantes avances en relación con la normativa 
nacional relacionada con el uso de energía en las edificaciones. En la Figura 1 se 
aprecian diferentes iniciativas que han tenido los gobiernos locales con miras al 
cumplimiento de la reducción de emisiones de gases de efecto invernadero y que han 
llevado a la implementación de un reglamento de construcción sostenible y otras 
iniciativas, tanto de cumplimiento voluntario como obligatorio. Estas medidas se han 
implementado de manera escalonada y se sigue trabajando en la definición de nuevas 
regulaciones para edificaciones [3]. 
La Secretaria Nacional de Energía (SNE) ha establecido indicadores que miden el 
desempeño energético por sector [4] y recientemente la SNE anunció que impulsaran 
proyectos de ahorro energético en el sector público a través de la figura del 
Administrador Energético [5]. 
https://es.wikipedia.org/wiki/Panam%C3%A1_(ciudad)
Capítulo 1: Antecedentes del sector energético en Panamá 
 
5 
 
Panamá firmó el Acuerdo de Paris en el año 2016 asumiendo una serie de compromisos 
encaminados a proteger el planeta y mitigar los efectos del cambio climático. Las 
diferentes políticas liderizadas por entidades como SNE, Ministerio de Comercio e 
Industrias (MICI) y muchas otras aportan avances en lograr nuestros objetivos. En la 
 
Figura 1. Iniciativas locales de la última décadaen relación con el uso de energía en edificaciones y la 
eficiencia energética [3]. 
Figura 2 se presenta un resumen de los responsables de las políticas energéticas 
locales. 
 
Figura 2. Principales actores en la ejecución de las políticas energéticas locales 
La aprobación de códigos y normas de construcción es para Panamá de importancia 
crucial. En un país donde más del 70% de la electricidad se consume en casas y 
edificios se requiere que arquitectos e ingenieros aprovechen el medio natural y el 
diseño bioclimático con miras a reducir el consumo de energía. En la actualidad la 
SNE impulsa una propuesta de regulación sobre eficiencia energética y uso racional 
2012
•Ley de Uso 
Racional y 
Eficiente de la 
Energía (UREE).
2016
•Resolución 
No. 3142 
Guía de 
Construcción 
Sostenible.
2017
•Etiquetado 
de Equipos 
de consumo.
2017
•Eco 
Protocolo*
2019
•Reglamento de 
Edificaciones 
sostenibles V.01 
(RES), 
simplificado*** voluntario 
* *obligatorio 
Capítulo 1: Antecedentes del sector energético en Panamá 
 
6 
 
del agua en la construcción, mediante la emisión de un código para adopción de 
medidas costo-eficiente en edificios; en cumplimiento con la ley 69 de UREE. 
De igual manera Panamá está comprometida con el cumplimiento de los Objetivos de 
Desarrollo Sostenible (ODS) que marcan la ruta a seguir hacia el 2030. En este sentido 
el ODS 7 que aplica específicamente al sector energético “Energía asequible y no 
contaminante”. Este ODS abarca varios aspectos de manera paralela, tales como el 
acceso universal a servicios energéticos, cerrar la brecha de los sectores vulnerables 
sin acceso a energía (reducción de la pobreza energética), ampliar el uso de las energías 
renovables en Panamá, aumentar la investigación en este sector, entre otros. 
Se desarrolló el Plan energético Nacional 2015-2050 “Panamá el futuro que queremos” 
[2] en donde se plantearon dos escenarios, uno de referencia y otro alternativo, que 
representan futuros posibles en términos energéticos. Se tomaron en cuenta datos 
estadísticos de crecimiento demográfico, mejores ingresos y mejoras en el acceso a la 
energía, la urbanización y reducción de la pobre multidimensional y otros para realizar 
las proyecciones de demanda de ambos escenarios. Según la IEA las tres principales 
dimensiones del desarrollo energético son sostenibilidad, asequibilidad y confiabilidad 
y estarán estrechamente relacionadas con las políticas energéticas que logre 
implementar cada país [6]. 
Otro aspecto a tomar en cuenta es la interconexión eléctrica de la región 
Centroamericana y Panamá, el Sistema de Interconexión Eléctrica de los países de 
América Central (SIEPAC) abarca un total de 1800 Km entre Guatemala y Panamá 
con 20 tramos en total, en Panamá tiene una subestación nacional en Veladero [6]. 
Actualmente importantes iniciativas se ejecutan por parte del Gobierno central como 
parte de su Agenda de Transición Energética que contempla aspectos como: movilidad 
eléctrica, descentralización, descarbonización de la matriz energética, diagnóstico de 
la pobreza energética de Panamá, entre otros [3]. 
1.1 Códigos de Eficiencia de Construcción 
El Instituto de Recursos Mundiales (IRM) es una organización mundial, no 
gubernamental, de investigación, que busca crear condiciones de equidad y 
prosperidad a través de la administración sostenible de los recursos naturales. El IRM 
justifica la implementación y necesidad de los códigos de eficiencia de construcción, 
ya que son herramientas reguladoras que establecen niveles mínimos de energía u otra 
Capítulo 1: Antecedentes del sector energético en Panamá 
 
7 
 
eficiencia de recursos para diferentes tipos de construcción; Pueden cubrir el diseño 
de cualquier tipo de sistema de construcción. Los códigos son más efectivos cuando 
se desarrollan en un paquete de políticas de regulaciones obligatorias y financiamiento, 
programas de financiamiento e incentivos para que los actores superen los requisitos 
mínimos de desempeño. Los códigos de energía juegan un papel fundamental en los 
objetivos de eficiencia energética, convirtiéndolos en una política prioritaria para las 
economías en desarrollo y emergentes. Los códigos de construcción se centran más 
comúnmente en edificios nuevos, pero también se aplican a edificios existentes, 
generalmente durante las renovaciones. Esos códigos de energía pueden ser una 
herramienta poderosa para los Estados Unidos, donde dichos códigos ahorraron más 
de $ 44 mil millones en costos de energía y 300 millones de toneladas de emisiones de 
carbono entre 1992 y 2014. Los códigos de construcción sostenible han ayudado a 
muchos países a cumplir con sus metas de ahorro de energía y reducción de emisiones 
y van en aumento, principalmente porque son instrumentos efectivos para mejorar la 
eficiencia de edificios residenciales y no residenciales. 
Los códigos de construcción sostenible se pueden dividir, por el tipo de obligación, en 
obligatorios y voluntarios. Ambos, códigos voluntarios como obligatorios requieren 
un procedimiento para validar su cumplimiento. De manera general, estos 
procedimientos pueden ser de dos tipos: por desempeño o prescriptivos [7]. 
El Código de construcción sostenible de Panamá (RES) [8], se basa en un 
procedimiento prescriptivo-simplificado que permitirá su fácil adopción a nivel 
nacional. Dentro de este procedimiento simplificado se debe completar el formato de 
Informe de Desempeño Energético o IDE, que es un documento que se compone de 
una hoja de información del proyecto y declaratoria firmada por el profesional 
habilitado, hoja de evaluación del proyecto, hojas de cálculo y certificados o fichas 
técnicas de los equipos y materiales que avalen los datos ingresados en los cálculos. 
Este proceso requiere de la revisión de información técnica sobre las prestaciones 
térmicas de la edificación y evaluar el cumplimiento y se ha propuesto la figura de 
Verificador Energético. El verificador energético cumple un papel fundamental en el 
proceso de evaluación, a nivel técnico y administrativo. 
Hoy en día, el objetivo de las regulaciones de desempeño energético es disminuir la 
carga ambiental impuesta por la energía consumida en el entorno construido. Es 
Capítulo 1: Antecedentes del sector energético en Panamá 
 
8 
 
necesario verificar la efectividad de las regulaciones energéticas para discernir si se 
generarán más ahorros de energía mediante regulaciones energéticas más estrictas. Se 
cree que el comportamiento de los ocupantes, la calidad real de la construcción y los 
efectos de rebote podrían estar socavando el efecto de las regulaciones. Cuanto menor 
es el consumo de energía de un edificio, mayor puede ser la influencia del 
comportamiento de los ocupantes, pero se sabe poco sobre las formas en que los 
ocupantes usan los edificios y cómo esto afecta el uso de la energía. Además, sin datos 
estadísticos precisos sobre el comportamiento de los ocupantes, es imposible predecir 
el efecto de las políticas futuras sobre el rendimiento del ahorro de energía en la 
vivienda [9]. 
El objetivo de las normativas sobre rendimiento energético es reducir el consumo de 
energía relacionado con los edificios en las nuevas viviendas. Los estudios han 
demostrado que las regulaciones energéticas han reducido de manera efectiva el 
consumo de energía, pero este efecto debe ser validado. En otras palabras, el efecto de 
las regulaciones de rendimiento energético sobre el consumo de energía podría girar 
en torno a diferentes factores. Para tomar de referencia, el gobierno holandés ha 
reforzado el Coeficiente de Rendimiento Energético de forma regular. En quince años 
se han realizado dos estudios para evaluar la eficacia de las normativas de rendimiento 
energético sobre la energía real consumida para calefacción [9]. 
En nuestro país, con la reciente implementación de normativas enfocadas en lamejora 
de la eficiencia energética y uso racional de la energía, se debe considerar a mediano 
plazo, la evaluación del impacto de estas medidas, desde una perspectiva global y 
tomando referencia de experiencias de gobiernos que las han evaluado.
 
Capítulo 2: Comportamiento del ocupante en edificios 
 
9 
 
2. COMPORTAMIENTO DEL OCUPANTE EN EDIFICIOS 
2.1 Contexto General 
Una de las barreras más importantes cuando se busca mejorar la eficiencia energética 
de los edificios, es la falta de conocimiento sobre los factores que determinan el uso 
final de la energía. La Agencia Internacional de Energía (IEA) y el Programa de 
Energía en los Edificios y Comunidades (EBC), en su proyecto Anexo 53 [10] 
identificó seis factores determinantes en el uso de energía en edificios: (1) clima, (2) 
envolvente del edificio, (3) sistemas de energía y servicios del edificio, (4) criterios de 
diseño interior, (5) operación y mantenimiento del edificio y (6) comportamiento de 
los ocupantes (Figura 3). 
 
Figura 3. Factores que determinan el uso de energía en los edificios 
Las cinco primeras áreas se han desarrollado con un progreso significativo a lo largo 
de los años, sin embargo, con respecto al último punto, existen fallas científicas 
actuales en el modelo energético relacionado con el comportamiento de los ocupantes 
en edificios. El consumo energético de un edificio varía considerablemente 
dependiendo de cada uno de estos aspectos, es por ello la importancia de contextualizar 
el entorno específico de estudio para realizar una adecuada gestión energética, 
incluyendo al detalle posible, los parámetros del sitio en estudio. 
Estudios recientes concluyen que a medida que los edificios se vuelven más eficientes 
energéticamente, el comportamiento de los ocupantes juega un papel cada vez más 
importante en el consumo [11]–[14]. 
Capítulo 2: Comportamiento del ocupante en edificios 
 
10 
 
En términos de usos finales de energía, la cantidad de energía utilizada por los edificios 
residenciales se dedica a usos eléctricos como iluminación, electrodomésticos y aire 
acondicionado, mientras que los usos térmicos se satisfacen principalmente con 
fuentes fósiles como acondicionamiento térmico de espacios (mayor porcentaje), agua 
caliente sanitaria (ACS) y cocción [15]. Actualmente, con la implementación de 
nuevas tecnologías orientadas al ahorro energético y los sistemas de evaluación y 
certificación de la sostenibilidad de los edificios (LEED, EDGE, BREEAM, VERDE, 
DGNB, entre otras), ha surgido un nuevo enfoque relacionado con ¿cómo afecta el uso 
de la energía debido al comportamiento de los ocupantes?, con una óptica de compartir 
experiencias y de unificar criterios [16]. Un aspecto a considerar es la clasificación del 
tipo de edificación a estudiar: residencial, comercial y uso de oficina, que son los que 
se consideran que tienen un impacto directo producido por los ocupantes [16]. En el 
caso de los edificios de uso industrial, el consumo de energía predominante es por la 
maquinaria utilizada y el ocupante no es protagonista, por lo cual requiere otro tipo de 
análisis y modelado que no se incluye en este documento. 
2.2 Definición del Comportamiento del Ocupante 
En el contexto de este documento y en general de las investigaciones realizadas y 
citadas, el término "comportamiento" se puede definir como las acciones o reacciones 
observables de una persona en respuesta a estímulos externos o internos, o las acciones 
o reacciones de una persona para adaptarse a las condiciones ambientales como la 
temperatura o la calidad del aire interior o la luz solar [17]. El término "objetos del 
comportamiento" se refiere a los elementos del edificio, como ventanas, cortinas y los 
electrodomésticos relacionados con el uso de energía que pueden ser controlados por 
los ocupantes. El comportamiento se ha definido como todas las actividades que las 
personas realizan en el edificio, mientras que el uso se refiere a la interacción directa 
entre un ocupante y una acción para lograr un objetivo. 
El comportamiento se puede considerar desde dos puntos de vista, uno es cómo las 
personas ocupan el edificio, conocido como "ocupación", que podría verse como el 
nivel principal de modelado del comportamiento de los ocupantes (espacio ocupado o 
vacío). La otra es cómo interactúan con dispositivos, como los mencionados 
anteriormente (ventanas, puertas, persianas, aire acondicionado, luces y equipos) 
Figura 4. El modelado del comportamiento de los ocupantes es mucho más detallado 
Capítulo 2: Comportamiento del ocupante en edificios 
 
11 
 
y complejo que la detección de ocupación. En cuanto al comportamiento, los ocupantes 
de los edificios se comportan de dos formas: la adaptación al entorno interior y los 
propios ocupantes. Los comportamientos relacionados con el medio ambiente pueden 
incluir el encendido/ apagado de la iluminación, la apertura/cierre de ventanas o el 
ajuste del termostato, mientras que los comportamientos personales consisten en 
cambiar el nivel de vestimenta, posiciones o gestos, etc. [18]. 
 
Figura 4. Comportamiento del ocupante relacionado con el consumo de energía en las edificaciones. 
2.3 Comportamiento del ocupante y el consumo de energía 
Hay reportes de estudios de la relación entre el comportamiento del ocupante y el 
consumo de energía desde 1978 [19], en donde el investigador hizo una propuesta 
general para identificar la contribución del efecto de los residentes en la variación del 
consumo de energía en residencias similares. A lo largo de los años y en los diferentes 
continentes se ha seguido estudiando este tópico, hasta convertirse actualmente en un 
tema del momento de acuerdo al incremento en las publicaciones indexadas en los 
últimos diez años en Scopus [20] y otras bases de datos. 
Capítulo 2: Comportamiento del ocupante en edificios 
 
12 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 5. Marco conceptual del Estudio de los Ocupantes en relación con el consumo de energía [9]. 
En la Figura 5 se muestra el marco conceptual propuesto por Guerra Santín [9] y que 
refleja el concepto del estudio de comportamiento del ocupante en relación con el 
consumo de energía de manera amplia. En primer lugar, se analiza el efecto del 
comportamiento de los ocupantes sobre el uso de energía (a); en segundo lugar, se 
investiga la relación entre el comportamiento de los ocupantes (b) y las características 
del edificio; y, por último, se estudia la relación entre el comportamiento y las 
características de los hogares (c). 
Este marco conceptual se aplica a las investigaciones realizadas en este tema y que 
también se clasifican por otros criterios, como tipología de edificación, entre otros. 
Para evidenciar el impacto que tiene el comportamiento de los ocupantes en el uso de 
energía, se han realizado algunos estudios en diferentes áreas geográficas. La Figura 6 
muestra algunos resultados obtenidos en la ciudad China de Beijing. El gráfico muestra 
el consumo eléctrico medido del aire acondicionado (AC) tipo split en 25 
apartamentos, con una envolvente idéntica en el mismo clima, donde el consumo 
energético varía en un amplio rango, entre 0 a 14 kWh/m2 con una media de 2,3 
kWh/m2 [11]. Por tanto, se concluye que el ocupante es el impulsor del uso de energía, 
más que el diseño de los apartamentos. 
b 
a 
c 
Capítulo 2: Comportamiento del ocupante en edificios 
 
13 
 
 
Figura 6. Mediciones del consumo de electricidad de los sistemas de aire acondicionado por unidad de área de 
apartamento en verano en un residencia en Beijing [11]. 
Para comparar las diferencias culturales entre Japón y Noruega con respecto al uso de 
energía, se consideraron aspectos como infraestructura, clima, precios e ingresos, 
tamaño de la vivienda, patrones de trabajo y roles de género. Los resultados indican 
que el uso de energía está relacionado conlos patrones culturales y costumbres de cada 
región, por lo que una opción para reducir el consumo de energía es promover 
tecnologías que brinden el mismo servicio cultural con menos energía. Por lo tanto, el 
ahorro de energía se puede integrar en cada estilo de vida mientras se mantienen los 
patrones culturales. Además, es importante concienciar a los usuarios sobre el flujo de 
energía en el hogar mediante mejores prácticas de facturación y el uso de auditorías 
energéticas [21]. 
Además, un estudio en Noruega permite explicar cómo el consumidor se ve 
influenciado por una combinación de actividades, preferencias, valores, tecnologías y 
estructuras materiales, y se propone el concepto de “hogar”, bajo puntos de vista 
específico. Los hogares se clasificaron en: el hogar como refugio, el hogar como 
proyecto y el hogar como escenario de actividades, donde el concepto que una persona 
tiene de su hogar se relaciona con el consumo de energía, en lugar de ver al consumidor 
como una imagen estática [22]. 
Siguiendo la idea de relacionar diferentes culturas, se realizó un estudio comparando 
Dinamarca y Bélgica, incluyendo aspectos como las políticas energéticas de cada 
región y también se compararon variables individuales. Se recopilaron datos 
relacionados con las características del edificio (tipo de vivienda, área de piso y 
variables del hogar), propiedad y uso de electrodomésticos, prácticas de lavado y 
Capítulo 2: Comportamiento del ocupante en edificios 
 
14 
 
secado, iluminación, computadora y televisión. Los investigadores concluyeron que a 
pesar de tener culturas similares, existen diferencias considerables en los patrones y 
estilos de vida, por lo que las diferencias en el consumo energético son importantes 
[23]. 
Hetus (Encuesta europea armonizada sobre el uso del tiempo, en inglés conocida como 
Harmonised European Time Use Survey) [24] proporciona datos estadísticos sobre el 
uso del tiempo por parte de las personas en diferentes países europeos. El análisis de 
datos muestra que existen diferencias en el tiempo dedicado a las diferentes actividades 
que dependen de la cultura. Además, también existe una dependencia de la zona 
climática. Por ejemplo, en la parte sur de Europa la gente dedica más tiempo a comer 
y al ocio en comparación con el norte. En diferentes países, los habitantes se comportan 
de manera diferente, y este aspecto debe tenerse en cuenta a la hora de predecir la 
demanda energética del edificio mediante herramientas de simulación. En [25] se 
investiga la influencia del tamaño de la familia, el control del sistema de calefacción y 
la gestión del área calentada en las cargas de calefacción de una vivienda estándar en 
Bélgica. Las simulaciones del edificio con diferentes niveles de aislamiento mostraron 
que el impacto de las ganancias internas (estilo de vida del ocupante) en el consumo 
de energía es más significativo para el caso con mejor aislamiento térmico. En [26] se 
analiza el efecto de la modernización de edificios teniendo en cuenta diferentes 
patrones de ocupación, y la brecha entre el ahorro de energía previsto y el realmente 
logrado se correlaciona con la recuperación de la temperatura interior. 
Los estudios de comportamiento de los ocupantes presentan diferencias entre edificios 
residenciales y de oficinas, por ejemplo (a) diferentes actividades realizadas y quién 
paga las facturas de energía, (b) los controles del sistema suelen ser diferentes y, (c) el 
comportamiento del grupo puede ser diferente entre el entorno comercial y el 
doméstico [27]. En cuanto a los edificios residenciales, estas diferencias contextuales 
se pueden explicar con la responsabilidad del pago de las facturas de energía, 
necesidad de privacidad, factores sociales, tipo de actividades y otros [28]. Estas 
diferencias deben tenerse en cuenta durante la recopilación de datos y la selección de 
la metodología a seguir. Por ello, las investigaciones realizadas consideran estos 
aspectos. 
Capítulo 2: Comportamiento del ocupante en edificios 
 
15 
 
Gracias al análisis bibliométrico y revisión de la literatura hasta la fecha se entiende 
como el comportamiento de ocupantes es un punto crítico para lograr mejorar el 
rendimiento energético en edificios. El potencial de ahorro de energía según los 
ocupantes en los edificios puede oscilar entre 10%-25% para edificios residenciales y 
5%-30% para edificios comerciales lo que nos deja un margen de oportunidad de 
mejora en cuanto a mejorar políticas de eficiencia energética o vincular otras variables 
en futuros estudios [29]. 
2.3.1 Comportamiento de los ocupantes en edificaciones energéticamente 
mejoradas. Efecto Rebote 
Se tiene evidencia que las personas tienden a usar dispositivos que consumen energía 
en los edificios con más frecuencia y durante periodos más largos, cuando son 
conscientes que son energéticamente eficientes, este fenómeno se conoce como efecto 
rebote y puede afectar las metas previstas de reducción de energía, que se establecen 
con las mejoras de las edificaciones en términos energéticos [30]. Por ejemplo, la 
adopción de electrodomésticos de bajo consumo no necesariamente da como resultado 
una reducción del consumo total de energía si la gente usa estos electrodomésticos con 
más frecuencia e intensidad. 
Por lo tanto, un marco más completo de programas de intervención y estrategias 
dirigidas al comportamiento de los ocupantes debería tener en cuenta el efecto rebote 
para cumplir por completo el potencial de ahorro de energía del cambio de 
comportamiento. Mientras tanto, algunos investigadores indicaron que el efecto rebote 
existe en la realidad y debería ser considerado en la planificación energética 
estratégica. 
En países donde se han implementado normativas y/o reglamentos de edificaciones 
sostenibles de tipo obligatorio o voluntario, se han establecido programas de 
evaluación del impacto de estas medidas [9], con la finalidad de obtener 
retroalimentación en cuanto al verdadero resultado positivo, nulo o negativo de las 
medidas implementadas y poder tomar acciones al respecto. 
2.4 Uso de energía en edificios residenciales 
En términos de usos finales de energía, la cantidad de energía utilizada por los edificios 
residenciales se dedica a usos eléctricos como iluminación, electrodomésticos y aire 
acondicionado, y los usos térmicos principalmente cubiertos por fuentes fósiles para 
Capítulo 2: Comportamiento del ocupante en edificios 
 
16 
 
acondicionamiento térmico de los espacios (mayor porcentaje), agua caliente sanitaria 
(ACS) y cocción [15]. Los edificios residenciales representan un comportamiento de 
los ocupantes más variado en relación con las horas de ocupación y la gama de 
actividades, en comparación con los edificios de oficinas. Esta mayor diversidad 
representa desafíos en el monitoreo del comportamiento de los ocupantes, 
especialmente cuando se combina con una mayor preocupación por la privacidad. 
Los edificios residenciales han mejorado continuamente en eficiencia. Como se 
mencionó anteriormente, el comportamiento de los ocupantes está relacionado con 
acciones o reacciones observables de una persona para adaptarse a las condiciones 
ambientales. Estos factores de influencia pueden ser internos y externos y 
generalmente se denominan "impulsores". La Figura 7 muestra un esquema de las 
fuerzas impulsoras del comportamiento de los ocupantes relacionado con la energía 
identificadas en el Proyecto: Anexo 53 Uso total de energía en edificios: Métodos de 
análisis y evaluación [10]. Estos impulsores incluyen fuerzas impulsoras internas de 
los ocupantes que incluyen factores biológicos, psicológicos y sociales, como se 
muestra en el lado izquierdo de la Figura 7. Por otro lado, el equipo, el entorno físico 
y el tiempo se muestran en el lado derecho de la Figura 7. 
 
Figura 7. Fuerzas impulsoras relacionadas con el consumode energía y los ocupantes [10]. 
La relación entre el consumo de energía residencial se puede clasificar en cuatro 
grupos principales: condiciones externas (por ejemplo, clima y ubicación), 
características físicas del edificio, electrodomésticos y material electrónico, ocupación 
y ocupante. Los autores Nemry y Uihlein [31], identificaron las opciones más 
importantes para mejorar la eficiencia energética de los edificios existentes: reemplazo 
Capítulo 2: Comportamiento del ocupante en edificios 
 
17 
 
de ventanas, aislamiento adicional de la fachada, aislamiento adicional del techo y un 
nuevo sellado para reducir las pérdidas de ventilación, pero ahora el comportamiento 
de los ocupantes representa un papel crítico, ya que se ha demostrado que el consumo 
de energía en edificios con cerramiento y equipamiento idénticos tiene resultados muy 
diferentes debido a esto [16], [32]. Este hecho se ha verificado en [33], donde los 
resultados de las proyecciones de la demanda de energía muestran que la tecnología 
puede sobrepasar las prácticas de comportamiento y los cambios de estilo de vida para 
algunos usos finales, como la calefacción y la iluminación de espacios. Sin embargo, 
se debe dar el punto focal a los parámetros relacionados con el comportamiento de los 
ocupantes. 
Wei et al. [13], han evaluado la literatura actual sobre el acondicionamiento de 
espacios de ocupantes en edificios residenciales de acuerdo con estudios de simulación 
y monitoreo. Se han evaluado al menos 27 factores posibles (Tabla 2.1) como 
impulsores del comportamiento de calefacción de espacios, y solo cinco de esos 27 
factores se han utilizado para modelar el comportamiento de calefacción de espacios 
en la simulación de desempeño de edificios (en inglés conocida como Building 
Performance Simulation o por sus siglas BPS): tipo de habitación, ocupación, interior 
humedad relativa, clima exterior y hora del día según los horarios operativos típicos. 
En el BPS se ignoran regularmente diez factores: grado social, nivel de educación de 
los ocupantes, ingresos familiares, tipo de vivienda anterior, salud, propiedad de la 
vivienda, precio de la calefacción, calidad del aire interior percibida (en inglés 
conocida como Indoor air quality o por sus siglas IAQ) y ruido, conciencia del uso de 
energía y sensación térmica. 
Según la revisión de literatura de Frontczak y Wargocki [34], es necesario comprender 
cómo se comportan las personas en interiores y cómo operan los sistemas para 
controlar el ambiente interior (térmico, visual, acústico y calidad del aire) y las 
condiciones de confort. 
El OB en edificios residenciales incluye tres categorías principales: la ocupación, el 
funcionamiento de los servicios del edificio y los sistemas de energía, y la apertura de 
ventanas, cortinas y persianas [17]. 
En varios estudios se ha investigado el comportamiento de las personas en edificios 
residenciales, considerando la interacción con un solo aparato o componente del 
Capítulo 2: Comportamiento del ocupante en edificios 
 
18 
 
edificio (ventana, ventilación, iluminación, alfombras y termostato) [35]–[37], 
utilizando mediciones o estudios de campo para obtener datos. 
Tabla 2.1. Factores y su influencia en comportamiento del ocupante en los espacios acondicionado [13]. 
Categoría de la influencia Impulsor 
Se supone que influye en el 
comportamiento de 
calefacción de espacios 
Clima exterior, tipo de residencia, tipo de habitación, 
aislamiento, tipo de control de temperatura, edad del 
ocupante, hora del día, ocupación 
Un pequeño número de 
estudios existentes y ningún 
artículo rechaza su 
influencia 
 
Humedad relativa interna, tipo de Sistema de 
calefacción, genero del ocupante, cultura/etnia del 
ocupante, grado social, tipo de vivienda previa, 
percepción de la calidad de aire interior y ruido, salud 
Ha sido confirmado y 
rechazado en un número 
casi igual de estudios 
existentes. 
 
Edad de la vivienda, tipo de combustible para 
calefacción, nivel de educación de los ocupantes, 
tamaño del hogar, ingresos familiares, propiedad de la 
casa, sensación térmica, época del año, precio de la 
calefacción, conciencia del uso de energía 
Ha sido rechazado en un 
pequeño número de estudios 
existentes y ningún artículo 
confirma la influencia 
Tamaño de la residencia 
 
Los análisis de cuestionarios (con preguntas de opción múltiple) se han logrado en 
investigaciones recientes. En China, Chen et al. [38], encontró una correlación 
negativa entre la edad de los ocupantes y el consumo de energía de calefacción / 
refrigeración, para explicar esta relación es necesario observar la percepción del 
confort térmico y la historia de desarrollo distintiva de este país. En contraste, 
investigaciones desarrolladas en países como Australia, Dinamarca, Brasil y China 
[39], encontraron una correlación positiva entre la edad y el consumo de energía, 
mientras que Steemers and Yun (2009) [40], encontraron que el parámetro más 
significativo que determina el uso de energía es el clima y el segundo más importante 
es el uso de sistemas de calefacción y refrigeración y su control. Guerra Santín (2010) 
[41], estableció que las características y el comportamiento de los ocupantes afectan 
al 4.2% y las características de los edificios afectan al 42% de la variación en el uso 
de energía para calefacción en Holanda. 
Es importante comprender que las personas pueden conocer las políticas 
gubernamentales y la información sobre los roles que pueden desempeñar en el ahorro 
Capítulo 2: Comportamiento del ocupante en edificios 
 
19 
 
de energía, pero sacrificar los niveles de comodidad para lograr ahorros de energía no 
es una opción creíble, especialmente para los más jóvenes [42]. 
Kashif et al. [43], afirmaron que el comportamiento dinámico es fundamental para una 
simulación energética precisa, para predecir tendencias energéticas y reducir el 
consumo de energía residual. 
2.5 Uso de energía en edificios comerciales /oficinas 
Los estándares y agencias nacionales clasifican los edificios comerciales de acuerdo 
con diferentes criterios. La Encuesta de Consumo de Energía de Edificios Comerciales 
(CBECS) proporciona una clasificación importante: oficinas, educación, salud, 
hospedaje, servicio de alimentación, venta de alimentos, mercantil y servicios, montaje 
público y depósito y almacenamiento. Por otro lado, el proyecto ASHRAE 1093-RP 
se centró únicamente en la categoría de edificios de oficinas, dividida en tres 
subcategorías, según CBECS: pequeño (1001-10 000 pies2), mediano (10,001-100 000 
pies2) y grande (> 100 000 pies2) [44]. 
El consumo de energía en un edificio no doméstico es un problema complejo debido a 
una amplia variedad de usos y servicios energéticos y, en consecuencia, es necesario 
comprender la demanda energética de los edificios individuales. 
Según la IEA, el sector de la construcción puede reducir el consumo de energía con un 
ahorro energético estimado de 1509 Mtep (millones de toneladas equivalentes de 
petróleo) para el 2050. Además, mediante el diseño de edificios energéticamente 
eficientes, se pueden reducir las emisiones de dióxido de carbono (CO2) , que 
posiblemente pueda mitigar 12,6 Gt (gigatoneladas) de emisiones de CO2 del nivel del 
escenario de referencia en 2050 [45]. 
En los edificios comerciales, el consumo de energía se puede dividir en dos categorías: 
el primero es el consumo del edificio causado directamente por las demandas del 
trabajo, principalmente el consumo de energía de los equipos, el otro es la energía 
consumida para brindar confort térmico interior a los ocupantes, como consumo de 
energía del edificio de los sistemas de HVAC y de iluminación. El comportamiento de 
los ocupantes influye en el uso de energía del edificio tanto directa como 
indirectamente al abrir / cerrar ventanas, encender / apagar o atenuar las luces, 
encender /apagar el equipo de oficina, encender / apagar los sistemas de calefacción, 
Capítulo 2: Comportamiento del ocupante en edificios 
 
20 
 
ventilación y aire acondicionado (HVAC), y el establecimiento de criterios de confort 
térmico, acústico y visual en interiores [46]. 
Los autores en [47], estudiaron la energía desperdiciada durante las horas no ocupadas 
en edificios comerciales y encontraron que se usa más energía durante las horas no 
laborales (56%) que durante las horas laborales (44%). A pesar de los esfuerzos de 
reducción de energía, como el uso de iluminación y equipos más eficientes, 
aislamiento, arquitectura pasiva, ventilación nocturna, materiales de cambio de fase 
(en inglés conocida como phase change materials o por sus siglas PCM), etc., todas 
estas medidas son en su mayoría tecnológicas, en contraste con el comportamiento y 
la falla del sistema. 
Tomando lo expuesto en este capítulo se puede concluir que se han identificado cuatro 
áreas de investigación principales: 
1. Comprensión del comportamiento de los ocupantes, especialmente 
comportamientos específicos que afectan el confort térmico interior, como el 
comportamiento de apertura de ventanas, el comportamiento de control de 
iluminación y el comportamiento de calefacción / enfriamiento de espacios. 
2. Métodos de investigación y recopilación de datos energéticos. 
3. Modelización cuantitativa del comportamiento de los ocupantes y el rendimiento 
energético del edificio. 
4. Potencial de ahorro de energía y estrategias de comportamiento. 
En cuanto a las principales limitaciones de los modelos OB se debe a que no pueden 
extrapolarse debido a la relación directa con los datos de seguimiento. La información 
oculta y los parámetros inexplorados impiden el uso de estos modelos en diferentes 
contextos. Las características culturales y socioeconómicas de los ocupantes están 
impresas en el modelo. Además, el modelo representa el comportamiento en una 
tipología de edificio y un clima específicos. 
En Panamá según el Plan Estratégico Nacional [2], y en vista de que Panamá no es un 
país industrializado, las industrias existentes son de baja intensidad de consumo de 
energía. 
Según la Figura 8 la demanda de los sectores comerciales y residenciales aumentarán 
en el escenario 2050, mientras que en sector comercial y público el aumento será en 
menor proporción. Esto es importante destacarlos debido a que las políticas a 
Capítulo 2: Comportamiento del ocupante en edificios 
 
21 
 
implementar deben tomar en cuenta estos patrones estimados de cambio en cuanto al 
consumo. 
 
 
Figura 8. Distribución de la Demanda por Sector consumo 2014 y Proyección a 2050 [2] 
2.6 Confort Térmico y el Comportamiento del Ocupante 
La Sociedad Estadounidense de Ingenieros de Calefacción, Refrigeración y Aire 
Acondicionado (ASHRAE) en el estándar 55 define el confort como la condición 
mental de satisfacción con el ambiente térmico, por evaluación subjetiva. Las 
variables que afectan el confort térmico se clasifican en tres grupos según [48]: 
ambientales (temperatura del aire, temperatura radiante, velocidad del aire y humedad 
relativa), personales (tasa de metabolismo y vestimenta) y factores contribuyentes 
(ingesta de alimentos y bebidas, aclimatación, peso, edad, género y estado de salud). 
Los factores personales están bajo su control: la tasa metabólica y el aislamiento de la 
ropa. Los factores ambientales medibles son las herramientas estándar del diseñador: 
temperatura del aire, temperatura de la superficie, velocidad del aire y humedad 
relativa. Los factores psicológicos son difíciles de cuantificar para la comodidad: 
color, textura, sonido, luz, movimiento y aroma. Estos factores a menudo se pasan por 
alto mientras nos esforzamos por cumplir con los criterios físicos numéricos para el 
confort térmico [49]. En ese sentido, hay varios modelos en la literatura para relacionar 
la sensación humana de comodidad con esos factores. 
Los modelos de comportamiento humano se basan en algoritmos estadísticos y 
probabilísticos que predicen la probabilidad de una acción o evento [8]. 
Capítulo 2: Comportamiento del ocupante en edificios 
 
22 
 
Para este propósito, se pueden utilizar dos modelos principales diferentes: los modelos 
de voto medio previsto (PMV, por sus siglas en inglés Predicted mean vote) y el 
modelo adaptativo. 
Modelo Voto medio previsto (PMV) y porcentaje de no satisfacción previsto 
(PPD) 
El modelo PMV o estático fue desarrollado por P.O. Fanger, también se denomina 
modelo estándar. Se desarrolló utilizando dos ecuaciones empíricas que relacionan la 
pérdida de calor por evaporación y la temperatura de la piel con la tasa metabólica en 
condiciones de confort y datos experimentales recopilados en una cámara de clima 
controlado durante el invierno con 1396 sujetos estadounidenses en edad universitaria 
[50]. Es un modelo estacionario, por lo que no tiene en cuenta las variaciones de 
temperatura a lo largo del día y solo es aplicable a humanos expuestos a un largo 
período en condiciones constantes y con tasa metabólica constante. 
Este modelo se basa en una escala de siete puntos para mejorar la sensación térmica 
(TS), que se muestra en la Tabla 2.2. 
 
Tabla 2.2 Escalas de respuestas térmicas utilizadas para el cálculo del PMV 
T
S 
Therma
l 
sensatio
n Scale 
Cold 
 
-3 
Cool 
 
-2 
Slightly 
cool 
 
-1 
Neutral 
 
0 
Slightly 
warm 
+1 
Warm 
 
+2 
Hot 
 
+3 
T
P 
Therma
l 
preferen
ce Scale 
Much 
cooler 
-3 
Cooler 
 
-2 
Slightly 
cooler 
 
-1 
No change 
 
0 
Slightly 
warmer 
+1 
Warm
er 
 
+2 
Much 
warm
er 
+3 
T
C 
Therma
l 
comfort 
Scale 
Comforta
ble 
 
1 
Slightly 
uncomforta
ble 
2 
Uncomforta
ble 
 
3 
Very 
uncomforta
ble 
4 
Unbeara
ble 
 
5 
 
 
Hay seis variables que afectan el cálculo del PMV y el porcentaje de insatisfechos 
pronosticado (PPD), cada una de ellas debe evaluarse por separado. Hay una 
combinación de datos personales del ocupante y condiciones higrotérmicas: 
1. Tasa metabólica (M en W/m2), la tasa de transformación de energía química 
en calor y trabajo mecánico por actividades metabólicas dentro de un 
organismo, generalmente expresada en términos de unidad de área de la 
superficie corporal total. En la norma ANSI /ASRHAE 55-2004, esta tasa se 
expresa en unidades met, donde una unidad met utilizada para describir la 
Capítulo 2: Comportamiento del ocupante en edificios 
 
23 
 
energía generada dentro del cuerpo debido a la actividad metabólica, definida 
como 58.2W/m2, que es igual a la energía producida por unidad de superficie 
de una persona promedio, sentada en reposo [10]. 
2. Aislamiento de la ropa (Icl en CLO), el valor de aislamiento de la ropa y las 
prendas se mide en unidades CLO, donde 1 CLO es igual a 0,155 m2K/W, y es 
equivalente al traje de negocios típico de un hombre estadounidense en 1941, 
cuando él desarrolló el concepto de CLO. El CLO total de lo que está usando 
ahora se puede estimar asumiendo 0.35 CLO / kg de peso de la ropa. ASHRAE 
(1997) proporciona valores de aislamiento típicos para conjuntos de ropa y se 
puede calcular el CLO total de la vestimenta. El ajuste de la ropa es un 
comportamiento que afecta directamente el equilibrio térmico. Schiavon y Lee 
[51] examinaron modelos predictivos de aislamiento de ropa que suelen utilizar 
los ocupantes de oficinas; los datos para desarrollar los modelos se tomaron de 
las bases de datos ASHRAE RP-884 y ASHRAE RP-921. Estas bases de datos 
de dominio público contienen datos de calidad controlada de estudios de campo 
de confort térmico realizados en diferentes países (California, Canadá, 
Australia y Michigan) y zonas climáticas de todo el mundo. Encontraron 
algunas correlaciones entre el aislamiento de la ropa y la temperatura del aire 
exterior medida a las 6 de la mañana,la temperatura operativa, la humedad 
relativa y solo se correlacionan ligeramente con la velocidad del aire y la 
actividad metabólica [11]. 
3. La temperatura del aire (ta en ° C), es la temperatura promedio del aire 
circundante y ocupante. El promedio es con respecto a la ubicación y la hora. 
4. La temperatura radiante media (tmrt en ° C) se define como la temperatura de 
un recinto negro uniforme que intercambia la misma cantidad de radiación 
térmica con los ocupantes que el recinto real. 
5. Velocidad del aire (v en m/s), es la velocidad promedio del aire al que está 
expuesto el cuerpo. El promedio es con respecto a la ubicación y la hora. El 
promedio de tiempo y el promedio espacial son los mismos que para la 
temperatura del aire. 
6. La humedad relativa (es decir, presión de vapor, Pa en kPa) es una referencia 
general al contenido de humedad del aire. 
Capítulo 2: Comportamiento del ocupante en edificios 
 
24 
 
PMV ha sido desarrollado en base a la formulación matemática propuesta por Fanger, 
que aplica un balance energético para un humano utilizando los diferentes mecanismos 
de intercambio de energía junto con parámetros fisiológicos derivados 
experimentalmente para predecir la sensación térmica y la respuesta fisiológica de una 
persona debido su medio ambiente. 
𝑷𝑴𝑽 = 𝒇(𝒕𝒂, 𝒕𝒎𝒓𝒕,𝒗, 𝒑𝒂, 𝑴, 𝑰𝒄𝒍) ( 2.1) 
 
PMV representa el voto de sensación térmica media en una escala estándar para un 
grupo de ocupantes de un edificio para cualquier combinación dada de variables en la 
ecuación 2.1. Es importante conocer el porcentaje de personas que estarían 
insatisfechas con el medio ambiente, porque estas son las que con mayor probabilidad 
presentarían quejas. 
Según este modelo, el PMV se da en la escala de sensación térmica (TS) ASHRAE, 
que se muestra en la Tabla 2.2, y se correlaciona con la carga térmica personal (TL) 
por: 
𝑷𝑴𝑽 = (𝜶 × 𝒆−𝜷×𝑴 + 𝜸) × 𝑻𝑳 𝑨𝒅𝒖
⁄ ( 2.2) 
 
donde α = 0.303, β = -0.036 y γ = 0.028 son parámetros derivados estadísticamente, 
obtenidos por Fanger en sus experimentos en cámaras climáticas. Adu es el área de 
superficie del cuerpo (m2) y TL denota el calor acumulado en el cuerpo o retirado de 
él. 
𝑻𝑳 = 𝑴 × (𝟏 − 𝜼) × 𝑨𝒅𝒖 − [𝑳 + 𝑬𝒓𝒆 + (𝑬𝒅 − 𝑬𝒔𝒘) × 𝑨𝒅𝒖]
− (𝑪 + 𝑹) × 𝑰𝒄𝒍 × 𝑨𝒅𝒖 
( 2.3) 
 
donde L y Ere son las tasas de eliminación de calor latente y sensible por respiración, 
respectivamente, Ed es la tasa de eliminación de calor por difusión de vapor a través 
de la piel, Esw es la tasa de eliminación de calor latente por evaporación del sudor, y C 
y R son las tasas de eliminación de calor de la superficie de la ropa por convección y 
radiación, respectivamente. 
El supuesto principal del modelo es que una carga de calor positiva o negativa implica 
una sensación térmica y una respuesta en el lado positivo o negativo de la escala de 
calificación, respectivamente, mientras que una carga prácticamente nula implica una 
respuesta neutra, TS = 0, que representa la óptima comodidad. 
Capítulo 2: Comportamiento del ocupante en edificios 
 
25 
 
Se propuso el PPD basado en estudios experimentales, una relación empírica entre 
PMV y el porcentaje predicho de insatisfechos (PPD) para predecir el número de 
personas que es probable que se sientan incómodas con calor o frío, estableciendo una 
predicción cuantitativa para el porcentaje de insatisfechos térmicamente personas 
determinadas a partir del PMV de acuerdo con la ecuación (2.4) indica que incluso 
con neutralidad térmica (es decir, PMV = 0), alrededor del 5% de las personas aún 
pueden estar insatisfechas. El modelo asume que la satisfacción térmica se identifica 
con una respuesta PMV que está dentro del rango de -1 a +1, y produce la siguiente 
ecuación para predecir la PPD: 
𝑷𝑷𝑫 = 𝟏𝟎𝟎 − 𝟗𝟓 × 𝒆𝒙𝒑[−(𝜹 × 𝑷𝑴𝑽𝟒 + 𝜻 × 𝑷𝑴𝑽𝟐)] ( 2.4) 
 
donde δ = 0.03353 y ζ = 0.2179 son parámetros derivados estadísticamente obtenidos 
por Fanger. 
Una de las conclusiones de este modelo, por su espíritu determinista y universal, es la 
diferencia en los resultados debido a que variables como nacionalidad, sexo, edad y 
hora del día, no son significativas. Es por esta razón que el modelo PMV-PPD ha sido 
adoptado por varias normas / directrices nacionales e internacionales (ASHRAE 55 e 
ISO 7730). 
Debido al modelo matemático con el que se desarrollaron estas ecuaciones, este 
modelo ha sido validado para el ambiente climatizado, sin embargo, se encontraron 
fallas al intentar implementarlo en lugares con ventilación natural y donde el 
comportamiento humano no está controlado. 
Se han desarrollado diversas investigaciones para validar si este modelo se puede 
utilizar con otras condiciones diferentes a las encontradas en los experimentos de 
cámaras climáticas, como tipo de población, antecedentes climáticos, hábitos 
culturales y sociales y control disponible sobre las condiciones térmicas. 
Modelos Adaptativos 
El modelo adaptativo se desarrolló en base a cientos de estudios de campo con la idea 
de que los ocupantes interactúan dinámicamente con su entorno. En el estudio de 
campo, los investigadores recopilan datos sobre el ambiente y la respuesta térmicos 
simultánea de los sujetos en su vida cotidiana. Los ocupantes controlan su entorno 
térmico por medio de ropa, ventanas operables, ventiladores, calentadores personales 
Capítulo 2: Comportamiento del ocupante en edificios 
 
26 
 
y parasoles. El objetivo es obtener la temperatura o combinación de variables térmicas 
(temperatura, humedad y velocidad del aire) que los sujetos consideran neutrales o 
confortables [52]. 
El principio adaptativo relatado por Nicol y Humphreys [52], una situación en la que: 
Si se produce un cambio que produzca malestar, las personas reaccionan de manera 
que tienden a restablecer su comodidad. 
 
 
Capítulo 3: Simulación energética en edificaciones 
3. SIMULACIÓN ENERGÉTICA EN EDIFICACIONES 
Las interacciones de los ocupantes con los sistemas del edificio provocan el impacto 
del ocupante en el rendimiento del sistema del edificio (por ejemplo, entorno interior, 
consumo de energía, etc.) Figura 9. 
 
Figura 9. Interacciones entre los ocupantes y los sistemas de la edificación. 
Los términos del balance energético influenciados por los comportamientos de los 
ocupantes y los perfiles de los usuarios son: 
Perdidas térmicas por vidrio ↔ Uso de persianas 
Calor cedido por ventilación natural ↔ Apertura de ventanas 
Ganancias solares ↔ Uso de persianas 
Ganancias internas ↔ Ocupación, equipamiento, iluminación 
Para mantener el confort térmico, es necesario agregar o eliminar una cierta cantidad 
de energía (calefacción/refrigeración) hacia o desde el espacio del edificio. Esta 
energía depende en gran medida de las condiciones climáticas exteriores, como la 
temperatura del aire exterior, la humedad relativa, velocidad y dirección del viento y 
de las condiciones de ocupación en el interior, el flujo de calor y humedad a través de 
las paredes y los interiores, etc. y del sistema de calefacción, ventilación y aire 
acondicionado (HVAC) (para el calor y la humedad) instalado para acondicionar el 
espacio del edificio. Matemáticamente, la carga térmica no es más que la tasa (tasa de 
Capítulo 3: Simulación energética en edificaciones 
 
28 
 
ganancia de calor) a la que se agrega (calefacción) o se elimina (enfriamiento) energía 
hacia o desde el espacio del edificio para mantener la temperatura y humedad relativa 
del espacio en los niveles deseados. El objetivo principal del sistema HVAC es 
mantener la temperatura y contenido de humedad del espacio del edificio de acuerdo 
con los valores umbral deseados, prestando la debida consideración al movimiento y 
calidad del aire y al ruido. Los cálculos de carga de refrigeración y calefacción son la 
base de diseño principal para la mayoría de los sistemas y componentes de HVAC.La 
razón detrás de realizar cálculos de carga de refrigeración y calefacción es asegurar 
que el sistema HVAC diseñado sirva para el propósito previsto de mantener las 
condiciones de confort requeridas dentro del espacio del edificio. 
Matemáticamente, la energía neta requerida en el edificio para mantener la temperatura 
del aire del espacio en los niveles de comodidad deseados se puede escribir como: 
𝑄𝐶𝐸 = 𝑄𝑝𝑒𝑟 − 𝑄𝑔𝑎𝑛 (3.1) 
Donde: 
𝑄𝐶𝐸= Carga del edificio, W 
𝑄𝑝𝑒𝑟 = Tasa de pérdida de calor, W 
𝑄𝑔𝑎𝑛=Suma de todas las ganancias de calor responsables de calentar el espacio del 
edificio, excepto el sistema HVAC, W 
 
Para realizar los cálculos de carga térmica se requiere tener conocimiento de las 
diversas transferencias de energía que tienen lugar a través del espacio acondicionado, 
que influirán en la capacidad requerida del equipo de aire acondicionado. Los cálculos 
de la carga de refrigeración y calefacción implican un procedimiento sistemático 
escalonado mediante el cual se pueden estimar los distintos flujos de energía 
individuales y, finalmente, el flujo de energía total a través de un edificio con aire 
acondicionado. 
Los elementos de construcción de la habitación que son responsables de los procesos 
de transferencia de calor y masa se detallan en Tabla 3.1. 
Las herramientas de simulación energética se basan en la transferencia de calor y en 
las leyes fundamentales de la Termodinámica, y típicamente modelan las acciones 
humanas (por ejemplo, la ocupación, el funcionamiento de luces, persianas y ventanas) 
empleando horarios predefinidos [53]. 
Capítulo 3: Simulación energética en edificaciones 
 
29 
 
La influencia de los perfiles y preferencias de los ocupantes, por ejemplo, el tamaño 
de la familia, la ventilación, las temperaturas de referencia y la gestión del área 
climatizada sobre las condiciones interiores son relevantes para el uso final de energía. 
Por esta razón, 
 
Tabla 3.1. Elementos constructivos y modos de procesos de transferencia de calor y masa. 
Procesos de transferencia de calor y masa Elementos del edificio 
Transferencia de calor por 
conducción/convección 
Envolvente (paredes externas, techo, piso, losas, 
puertas, ventanas 
Transferencia de calor por conducción y por 
radiación 
Superficies acristaladas 
Transferencia de calor por conducción y/o 
radiación y disipación de humedad 
Ocupantes, luces y otros equipos 
Transferencia de calor por convección y 
transferencia de masa 
Infiltración desde el exterior y habitaciones 
contiguas/vestíbulos 
 
deben introducirse perfiles de uso adecuados en los cálculos energéticos para ofrecer 
un rendimiento energético más preciso de los edificios [25], [54], [55]. Los regímenes 
de calor y flujo másico en los edificios dependen de algunos aspectos relacionados con 
las características físicas y de comportamiento. 
Existe una amplia gama de software de simulación energética (en inglés conocidos 
como building simulation software o por sus siglas BSS) de edificios disponibles y 
algunos han sido desarrollados desde finales de la década de 1970, y en la actualidad 
son ampliamente utilizados (ESP-r, TRNSYS, Autodesk Green Building Studio, 
BSim, COMSOL Multiphysics, ECOTECT, Equest, EnerCAD, Designer’s Simulation 
Toolkit (DEST), PVcad, ParaSol, HEAT2, RIUSKA, SPARK, DOE-2, Energy Plus, 
IDA ICE, etc.). Estas herramientas pueden analizar y predecir patrones de consumo 
de energía en edificios mediante conjuntos de datos específicos. Cada uno de ellos 
tiene horarios y perfiles de ocupantes estáticos y determinísticos simplificados que se 
utilizan como entradas directas. Para estos softwares, el comportamiento de los 
ocupantes se describe como diferentes horarios de ocupación, calefacción, 
refrigeración, ventilación y apertura de ventanas, uso de ACS, electrodomésticos / 
iluminación, cocina y protección solar, basadas en normativas internacionales o 
locales. 
Estos perfiles se basan en factores de diversidad predeterminados y se utilizan cuando 
se desconocen los valores reales del uso en la etapa de diseño. Algunos se basan en 
Capítulo 3: Simulación energética en edificaciones 
 
30 
 
normativas internacionales como La Sociedad Estadounidense de Ingenieros de 
Calefacción, Refrigeración y Aire Acondicionado-ASHRAE 90.1, que proporciona 
varios de estos factores de diversidad de ocupación estandarizados en tablas y gráficas 
para diferentes tipos de edificios y zonas por horas del día. En la Figura 10 se muestra 
el factor de diversidad recomendado por ASHRAE 90.1 2004 para un perfil de 
ocupación de “oficina” que no se conocen sus horarios reales. 
Si bien se han definido los factores de diversidad de varios tipos de edificios, los 
factores de diversidad de los edificios universitarios se han descuidado en comparación 
con los edificios de tipo de oficinas, los edificios comerciales o los edificios escolares 
K-12. La ocupación también ha sido un área descuidada en los modelos energéticos de 
construcción [56]. 
 
Figura 10. ASHRAE 90.1-2004 Factor de diversidad recomendado por día de la semana [57]. 
En [58] se presentó una lista de programas de simulación energética de edificios con 
sus aplicaciones, motores de simulación y limitaciones. Para incluir el comportamiento 
de los ocupantes en los BSS se han utilizado cuatro enfoques principales: 
1) Perfiles y reglas definidos por el usuario (incluyen reglas determinísticas 
específicas), 
2) Código personalizado por el usuario (el usuario puede escribirlo para implementar 
nuevos o sobrescribir los existentes), 
3) Herramientas personalizadas por el usuario (para código abierto, los usuarios 
pueden agregar nuevo código y cambiar el código existente) y 
Capítulo 3: Simulación energética en edificaciones 
 
31 
 
4) Co-simulación (a través de módulos desarrollados por diferentes lenguajes de 
programación que se pueden ejecutar de manera integrada). ESP-r utilizó los 
enfoques 1 y 3, y tiene un módulo de comportamiento integrado, TRNSYS permite 
los enfoques 1 y 3, DOE-2 permite los enfoques 1 y 2, Energy Plus permite los 
cuatro enfoques de integración e IDA ICE permite los enfoques 1 a 3 [11] . 
Las interacciones de los ocupantes con los sistemas del edificio provocan el impacto 
del ocupante en el rendimiento del sistema del edificio (por ejemplo, entorno interior, 
consumo de energía, etc.). Estas interacciones ocupante-edificio se dividen en 
interacciones pasivas y activas. El efecto pasivo se refiere a la ganancia de calor 
metabólico producido por los ocupantes, y el efecto activo se refiere al uso u operación 
de los objetos del dispositivo del edificio (persianas, ventanas, luces, aire 
acondicionado, electrodomésticos, etc.). 
Los modelos de comportamiento humano se basan en algoritmos estadísticos y 
probabilísticos que predicen la probabilidad de una acción o evento. 
Los modelos de comportamiento del usuario y las simulaciones de energía se basan en 
dos enfoques diferentes, determinístico y probabilístico. En el enfoque determinista, 
el comportamiento humano se trata como un programa fijo o se basa en el supuesto de 
un comportamiento puramente racional. Por otro lado, los modelos probabilísticos 
suelen utilizar datos estadísticos para predecir la probabilidad de que se produzca cierta 
actividad. 
Los sistemas de energía de los edificios se pueden definir como aquellos que son 
responsables del consumo de energía en los edificios (espacio del edificio, sistemas 
HVAC, sistemas de iluminación y ocupación y confort). Estos pueden ser cualquier 
equipo físico o maquinaria o pueden ser un proceso o una combinación de ellos [58]. 
En la Figura 11 se muestra un esquema general de operación de un software de 
simulación energética en donde en la parte izquierda se encuentran los diferentes tipos 
de entrada y a la derecha las salidas del modelo. 
Capítulo 3: Simulación energéticaen edificaciones 
 
32 
 
 
Figura 11. Flujo de datos en los softwares de simulación energética. 
Como resultado del Proyecto Anexo 66 “Definición y simulación del comportamiento 
del ocupante en edificios “ [59] se estudiaron las funcionalidades actualmente 
disponibles de los software de más uso, reconociendo ciertas inconsistencias entre 
ellas. La información se recopiló en forma de cuestionario, diferenciando de manera 
estricta entre modelos determinísticos (o prescritos) y estocásticos. Las preguntas se 
dividieron en seis categorías de modelos: 
1. Movimiento y/o presencia de los ocupantes, 
2. Uso de luces, 
3. Uso de ventanas, 
4. Uso de HVAC, 
5. Otras ganancias ocasionales y 
6. Cualquier otro comportamiento del ocupante (ejemplo, sombreado). 
Se hicieron preguntas para cada una de estas áreas. Se recopilaron datos para los 
siguientes programas BPS: DeST v2.0, DOE-2.1E v124, EnergyPlus v8.3, ESP-r 
v12.3, IDA ICE v4.6, IES-VE 2016, Pleiades + Comfie v3.5.8. 1 y TRNSYS 17 v5.3.0. 
Se encontró que la funcionalidad de modelado de ocupantes determinista era bastante 
consistente entre las herramientas BPS analizadas. Los horarios prescritos y el control 
basado en reglas se utilizan generalmente para representar a los ocupantes del edificio 
y su comportamiento; por ejemplo, generalmente se utilizan programas de ganancias 
Capítulo 3: Simulación energética en edificaciones 
 
33 
 
ocasionales de los ocupantes, o se puede aplicar un control de apertura de ventanas 
basado en puntos de ajuste de temperatura. Si bien existen variaciones menores entre 
los programas, por ejemplo, algunos se limitan a la resolución por hora mientras que 
otros pueden manejar la resolución por debajo de la hora y algunos tienen una 
disposición para el control en aspectos que otros no, los requisitos de entrada y el 
impacto de la funcionalidad son muy similares. La Tabla 3.2 proporciona una 
descripción general de las capacidades de modelado de ocupantes estocásticos en los 
programas BPS. En esta tabla, el término "definido por el usuario" representa la 
funcionalidad o las características del programa que permiten a los usuarios 
implementar modelos personalizados. Los programas BPS de código abierto brindan 
a los usuarios la capacidad de programar modelos directamente en el código fuente del 
programa. Todos estos métodos se pueden utilizar para implementar modelos de 
comportamiento de ocupantes tanto estocásticos como deterministas [60]. 
En general, la representación estocástica de los ocupantes es mucho menos presente 
que las capacidades de modelado determinista. Hay dos amplios tipos de funcionalidad 
disponibles: 1) Modelos definidos de comportamiento de los ocupantes 
implementados en el programa BPS y 2) Características para permitir la entrada de 
modelos definidos por el usuario. 
 
Capítulo 3: Simulación energética en edificaciones 
 
34 
 
La mitad de los programas revisados por el autor incluyen alguna capacidad de 
modelado estocástico incorporada, pero la funcionalidad está lejos de ser consistente. 
Tabla 3.2. Descripción general de la funcionalidad estocástica en algunos BPS [60]. 
Software Presencia/ 
movimiento 
Operación 
luces 
Operación 
ventanas 
Operación 
HVAC 
Otros 
DeST 
Cadena de 
Markow 
Control 
probabilístico 
 Control 
probabilístico 
Control 
probabilístico 
Ninguno 
DOE-2.1 E 
Definido por 
el usuario 
Definido por 
el usuario 
Definido por 
el usuario 
Definido por 
el usuario 
Control 
probabilístico 
persianas, 
definido por el 
usuario 
EnergyPlus 
Definido por 
el usuario 
Definido por 
el usuario, 
probabilidad 
programada 
Definido por 
el usuario 
Definido por 
el usuario 
Definido por el 
usuario 
ESP-r 
Definido por 
el usuario, 
entrada y 
salida 
probabilística 
Definido por 
el usuario, 
control 
probabilístico 
Definido por 
el usuario, 
control 
probabilístico 
Definido por 
el usuario 
Definido por el 
usuario, control 
probabilístico 
ventilación 
IDA-ICE 
Definido por 
el usuario 
Definido por 
el usuario 
Definido por 
el usuario 
Definido por 
el usuario 
Definido por el 
usuario 
IES-VE 
Definido por 
el usuario 
Definido por 
el usuario 
Definido por 
el usuario 
Definido por 
el usuario 
Definido por el 
usuario 
Pleiades+ 
Confie 
Ninguno Ninguno Ninguno Ninguno Ninguno 
TRNSYS 
Definido por 
el usuario 
Definido por 
el usuario 
Definido por 
el usuario 
Definido por 
el usuario 
Definido por el 
usuario 
 
 
 
 
Capítulo 4: Modelado del Comportamiento del Ocupante 
35 
 
4. MODELADO DEL COMPORTAMIENTO DEL OCUPANTE 
El propósito del modelado en términos generales es representar un fenómeno físico y 
los efectos de cambios en los sistemas. La simplificación o extensión y la cantidad de 
elementos incluidos son dos importantes criterios para definir el éxito del modelo (en 
términos de predecir el valor real). Los modelos de OB se dividen comúnmente en 
modelos de presencia y movimiento de los ocupantes y modelos de acción. Los 
modelos de acción comprenden varios tipos de comportamiento (adaptativo), como 
ajustar cortinas y ventanas, encender y apagar luces, usar electrodomésticos, ajustar el 
termostato, etc. Un modelo integral de comportamiento de los ocupantes incluye una 
serie de submodelos. Las salidas o resultados de estos modelos se enfocan en dos 
aspectos fundamentales que van de la mano en toda gestión energética de 
edificaciones, que son el rendimiento energético y el confort interior. 
La identificación del problema del modelo debe preceder al desarrollo de los modelos 
del OB, con el fin de ajustar adecuadamente la complejidad del modelo. 
Los modelos de OB son complejos debido a la naturaleza estocástica y complejidad 
del ser humano. El impacto del OB en su entorno diario se puede dividir en varios 
métodos de interacción y se puede representar según el autor [61] en la Figura 12. 
 
Figura 12. Interacciones entre el ocupante y el ambiente interior [61]. 
Cada interacción puede describirse o definirse como un proceso estocástico. Los 
ocupantes emiten calor, contaminantes (Dióxido de carbono CO2, monóxido de 
carbono CO y compuestos orgánicos volátiles VOC), olores y generan sonido en el 
espacio. Estas interacciones y su efecto en el ambiente interior se pueden medir 
Capítulo 4: Modelado del Comportamiento del Ocupante 
36 
 
mediante los sensores ambientales pertinentes [61]. Como la presencia humana emite 
calor y contaminantes, está relacionada con el ambiente interior. 
Diferentes modelos se han desarrollado en las últimas décadas para predecir los 
siguientes aspectos relacionados con la presencia y las acciones en las edificaciones: 
• Presencia y actividad 
• Operación de las ventanas 
• Operación de las cortinas 
• Operación de las luces 
• Ajuste del termóstato 
• Uso de los electrodomésticos 
• Ajuste de la ropa 
Según el autor [30], las técnicas de modelado del OB, tanto para edificios residenciales 
como comerciales, se pueden clasificar en cuatro categorías: 
1. Modelos estocásticos/probabilísticos 
2. Modelos basados en los agentes 
3. Enfoque de minería de datos 
4. Métodos estadísticos 
Con un poco más de detalle, los autores Kjærgaard y Sangogboye [62] clasifican las 
estrategias de modelado como se presenta en la Figura 13. 
 
Figura 13. Clasificación de estrategias de modelado del OB [62]. 
Reglas condicionales, modelan la relación entre la entrada del sensor como reglas 
condicionales; por ejemplo, que un evento de apertura de puerta indica que la 
ocupación de una habitación cambia. 
Métodos y 
Modelos
Reglas 
condicionales
Modelos 
basados en 
agentes
Modelos 
estocásticos
Aprendizaje 
automático
Algoritmos 
de predicción
Análisis de 
señales
Heurísticos
Capítulo 4: Modelado del Comportamiento del Ocupante 
37 
 
Modelos basados en agentes, modelan a losocupantes como agentes cuyo 
comportamiento se define, entre otros, modelando su itinerario, elecciones de ruta y 
comportamiento al caminar. 
Modelos estocásticos, modelan la probabilidad y correlación entre eventos de 
comportamiento de ocupación y otros la probabilidad de cambios en la presencia de 
ocupantes. 
El aprendizaje automático aprende modelos de información de ocupación a partir de 
datos, incluido el aprendizaje del mapeo entre la entrada del sensor y los niveles de 
ocupación. 
Los algoritmos de predicción permiten la predicción de estados futuros, por ejemplo, 
a partir del rastreo por GPS, predicen el momento más temprano en el que un ocupante 
puede regresar a casa. 
El análisis de señales cubre el uso de métodos de análisis de señales, incluidos los 
métodos para la descomposición de señales y el procesamiento de imágenes. 
Los heurísticos cubren una amplia gama de pasos de algoritmos simples que no se 
incluyen en ninguna de las otras categorías. Por ejemplo, un simple umbral de valores. 
Para la determinación de la cantidad adecuada de parámetros a medir, para lograr una 
detección óptima de la ocupación y las preferencias de los ocupantes con respecto al 
consumo energético, se realiza un análisis de los diferentes sistemas que componen 
una edificación de manera general y la interacción entre estos sistemas y el ocupante. 
4.1 Niveles del modelado 
La resolución de la ocupación se puede representar gráficamente en tres dimensiones: 
temporal, espacial y conocimiento del ocupante, como se presenta en la Figura 14. 
Siendo las dos primeras las más simples de identificar [63]. 
• La resolución temporal es el período de tiempo más pequeño en el que un 
sensor determinado puede informar de los cambios en la resolución espacial y 
de los ocupantes. Esta resolución responde a preguntas sobre el tiempo o 
duración de la ocupación de dicha habitación y por cuánto tiempo alguna 
actividad fue realizada. 
• La resolución espacial de la ocupación se puede definir en términos de 
estructuras de edificios (por ejemplo, por pisos, áreas y habitaciones). 
Capítulo 4: Modelado del Comportamiento del Ocupante 
38 
 
Responde a preguntas sobre dónde se encuentran las personas dentro de la 
habitación. 
• El tercer tipo de resolución puede dar respuesta a preguntas como: ¿La 
habitación está ocupada (ocupación)? ¿Cuántas personas hay (cantidad)? 
¿Quiénes están (identidad)? Y ¿Qué están haciendo (actividad)? 
Por otro lado, el comportamiento del ocupante depende de las propiedades mostradas 
en la Figura 15. 
 
Figura 14. Niveles de Resolución de ocupación 
[63]. 
 
 
Figura 15. Propiedades espacio-temporal, fisiológicas y 
de comportamiento de medida de ocupación [64]. 
 
4.2 Edificios residenciales 
En los edificios residenciales el OB y la presencia tienen un impacto significativo en 
la variación del consumo de energía, considerando otros parámetros similares 
(envolvente, electrodomésticos, equipos entre otros). La ASHRAE en su Estándar 90.1 
recomienda un horario de ocupación uniforme para la evaluación de energía de los 
edificios, los patrones de comportamiento y horarios de los ocupantes podrían ser 
diferentes para cada edificio debido a los estilos de vida, preferencias, ocupaciones, y 
otras diferencias. 
Modelado de 
4.3 Edificios comerciales/oficinas 
Los edificios de oficina pueden ser clasificados en tres diferentes niveles desde una 
perspectiva de abajo hacia arriba como se presenta en la Figura 16 [65]. 
Espacio-
temporal
• Presencia
• Localización
• Cantidad
• Identidad
• Seguimiento
Comportamient
o
• De grupo
• Individual
• Actividad
• Acción
• Actitud
Fisiológicas
• Presión 
sanguínea
• Temperatura
• Peso
• Color de piel
• Ritmo 
cardíaco, etc..
Capítulo 4: Modelado del Comportamiento del Ocupante 
39 
 
 
 
Figura 16. Metodología para la definición del comportamiento del ocupante en edificios de oficinas [65] 
Se desarrolló un modelo de cálculo simplificado del uso de energía para un 
determinado equipo o sistema en una determinada zona, basado en la combinación de 
diferentes tipos de comportamiento de diferentes tipos de ocupantes y sus equivalentes 
de tiempo de ocupación, que se puede utilizar para la evaluación aproximada del 
consumo de energía para los sistemas en edificios de oficinas. 
Los sistemas de recolección de datos para la gestión de los sistemas energéticos de los 
edificios son fundamentales cuando se pretende obtener un mejor conocimiento y 
comprensión del rendimiento energético de los edificios.
Conclusiones 
40 
 
5. CONCLUSIONES 
Las políticas relacionadas con el uso racional de energía van de la mano con la 
investigación y los avances en cuanto a la reducción del uso de energía y procurar el 
bienestar térmico de las personas que ocupan los diferentes espacios. 
En relación con este aspecto y para encontrar mejoras en cuanto al uso de la energía 
en nuestro país, ser requiere la investigación aplicada a casos de estudio específicos, 
que permitan valorar las condiciones reales en nuestro contexto. Herramientas de 
simulación dinámica son requeridas para tal fin. 
Sin embargo, no solo el uso de las herramientas nos garantizará un buen desempeño 
energético de la nueva edificación, sino los conocimientos en cuanto a los factores que 
definen el uso de la energía en las edificaciones y las normativas locales. 
Para los profesionales en áreas de la Ingeniera mecánica y afines se requiere la 
generación de capacidades en cuanto al uso de software y las metodologías para un 
mejor diseño, desde el proceso de concepción de la obra, a lo largo de las diferentes 
etapas como diseño y construcción, operación y mantenimiento y finalmente cuando 
la edificación llega al final de su vida útil. 
Conocer cómo influye el comportamiento del ocupante y herramientas de modelado 
son importantes. 
 
 
 
Agradecimientos 
41 
 
Agradecimientos 
Esta investigación ha sido posible gracias al apoyo del Instituto para la Formación y 
Aprovechamiento de Recursos Humanos (IFARHU) y el Sistema Nacional de 
Investigación (SIN) de la SENACYT. 
 
Bibliografía 
 
BIBLIOGRAFÍA 
[1] Autoridad Nacional de los Servicios Públicos, “Demanda,” 2017. https://www.asep.gob.pa/wp-
content/uploads/electricidad/estadisticas/2017/II_semestre/DEMANDA.pdf (accessed Feb. 18, 
2021). 
[2] Secretaria Nacional de Energía, “Plan energético Nacional 2015-2050: ‘Panamá, el futuro que 
queremos,’” Panamá, 2017. [Online]. Available: http://www.energia.gob.pa/energia/wp-
content/uploads/sites/2/2017/06/Plan-Energetico-Nacional-2015-2050-1.pdf. 
[3] Ministerio de la Presidencia, “Secretaria Nacional de Energía,” 2020. 
http://www.energia.gob.pa/ (accessed Dec. 01, 2020). 
[4] Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), “Informe Nacional de 
Monitoreo de la Eficiencia Energética de Panamá, 2020,” 2020. 
[5] Secretaria Nacional de Energía, “Ahorro energético en instituciones para reducir gasto público,” 
2021. https://www.energia.gob.pa/ahorro-energetico-en-instituciones-para-reducir-gasto-
publico/ (accessed Jan. 15, 2021). 
[6] CEPAL, “Estrategia Energética Sustentable 2030 de los países del SICA,” 2018. 
[7] R. Becqué et al., “Accelerating Building Efficiency: Eight Actions for Urban Leaders,” 2015. 
[Online]. Available: http://publications.wri.org/buildingefficiency/#sec1. 
[8] Secretaría Nacional de Energía, Resolución N° 3142 del 17 de noviembre de 2016, que adopta 
la guía de construcción sostenible para el ahorro de energía en edificaciones y medidas para 
el uso racional y eficiente de la energía, para la construcción de nuevas edificaciones en la 
República, vol. 3142, no. 28165. Panama, 2016, pp. 1–66. 
[9] O. Guerra Santín, Actual Energy Consumption in Dwellings: The Effect of Energy Performance 
Regulations and Occupant Behaviour, Delft Cent. The Netherlands: IOS Press under the imprint 
Delft University Press, 2010.